9、计算机系统性能分析中的时间与排队论基础

计算机系统性能分析中的时间与排队论基础

1. 类量子相变

在计算机系统性能分析中，存在着类量子相变的现象。估计平均过渡时间的问题类似于量子力学中计算原子衰变率的问题，这是一种一维的相变，也就是量子隧穿。虽然计算机或网络本质上是随机的，严格来说不会表现出量子行为（因为所有概率都是实数值，而非复数），但如果将波函数在复平面上“旋转”，量子力学的形式体系就可以应用于随机过程，此时量子力学与统计力学描述的随机过程相同。

类量子相变现象已被用于解释多种网络的动态行为，包括电话网络、分组无线网络，以及更具社会导向性的网络，如股市崩溃和好莱坞大片的流行等。隧穿方法的一个显著优点是它能够实现快速数值计算，而无需进行长时间的模拟。因此，它可以用于预测性地局部调整网络，以确保最佳性能，同时避免全局性能崩溃，这种方案已被考虑用于异步传输模式（ATM）网络的准入控制。

此外，还有一些相关方法可用于估计平均过渡时间，如突变理论和大偏差理论。大偏差概念在实际通信网络中的应用可以在相关文献中找到。

2. 时间概念回顾

在计算机系统性能分析中，时间是一个重要的概念。常见的物理时间概念与不太熟悉的逻辑时间概念形成对比，并且实现物理时钟和逻辑时钟都有相应的要求。在分布式计算机系统中，同步规则对于维护事件顺序至关重要。

响应时间是一个关键的系统级性能指标。实际测量的响应时间数据可能存在显著差异，这种差异通常可以拟合为伽马概率分布。在许多情况下，伽马分布可简化为指数分布，这也是本书中解决大多数排队电路模型时所假设的分布。

计算机的可靠性和亚稳定性也是需要考虑的因素，指数分布在其中也起着重要作用。亚稳定性可能对计算机系统性能产生重大影响。